最近，非法光缆被损毁盗掘的事件频发，屡禁不止，俨然已经成为国家电网的“痛点”。基于这样的压力背景，结合国家电网公司2022年泛在电力物联网技术与产品创新应用大赛旨意向，智能电表远程窃电检测类产品在现场检测中面临两大痛点，一是，依赖固有特性周期反向采样数据特征，检测方法不够智能；二是，依赖营销业务应用系统进行人工分析，知识库覆盖面有限，且响应 time长；
而对阵有鼹鼠活动、电缆隧道环境某个管孔的监控需求，在无人环境下，夜间视觉感知效果不佳，且一次只能监测一种类型的恶意行为手段，难以进行全天候持续的学习使用，同时也无法对成像进行语音描述，只提供了静态图片或行为识别视频，无法提供实时视频画面供人员快速回看定位核实，同时也没有算法支持人员替代的实时推演补偿。
因此，我们决定在电网安全监控领域联合打造一套智能化的视频&多维数据融合分析系统，包括数据层、模型层、应用层三层搭建结构，围绕新型网络安全技术、边缘计算技术、深度学习技术、云架构部署和相关数理理论，为空地融合、全天候实时感知视频AI识别建模及服务支撑。
数据层融合了视频监控、光缆监测、电缆舱气体、门禁红外微振动、电缆隧道视频等多样化的物理世界信息传感器，通过边缘智能内核，实现传感器融合感知、感知数据预处理、感知数据边缘存储、网络传输、模型定制、大数据资源池支持、应用服务等能力的可持续构建。